天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法及应用

摘要

本发明公开了天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法及应用，涉及组网雷达技术领域。所述方法包括步骤：基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息；采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起覆盖的格点变化数，根据前述格点变化数与初始的格点覆盖信息计算前述增加的雷达的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。本发明能够获取待加入雷达在不同高度上对已有组网天气雷达网的贡献度信息，为用户进行雷达协同组网布局、组网雷达数据融合等提供决策依据。

说明书

技术领域

本发明涉及组网雷达技术领域，尤其涉及一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法及应用。

背景技术

组网天气雷达的几何结构和信息融合方式具有的灵活可变性使其能够调整适用于各种天气雷达场景和应用，成为当今天气雷达领域的研究热点之一。组网天气雷达能够增加量测的维度和置信度，提高系统的容错性和鲁棒性，因此得到了广泛应用。作为举例，比如使用天气雷达结合地理信息评估地面覆盖情况；再比如在新一代天气雷达布网设计的有效覆盖和地形遮挡分析中，结合高分辨率地形资料计算不同观测仰角下雷达的有效观测区域的覆盖范围等；又比如将雷达网覆盖与特定天气预报应用相结合，应用于定量降水估算、冰雹覆盖探测等。

上述组网天气雷达的应用，主要关注雷达受到高大地形遮挡引起的探测盲区及其对降水估测等定量应用产生的影响等方面，普遍集中在对流层低层。然而，随着城市精细化管理、智慧气象预报和服务的需求发展，对城市上空气象要素的垂直观测越来越迫切。尤其的，随着超大城市试验的开展，研究大型城市及周边区域三维格点场上多雷达覆盖包括盲区的精细化落区落点日趋重要，其不仅可以为研究三维反射率场的真实构建、面尺度上城市精细化预报、点尺度上分析非插值下垂直反射率廓线提供模型，还可以用于指导如何更科学的部署大气垂直观测设备以及如何更好的应用现有观测资料。其中，获取每个雷达在不同高度上对组网天气雷达的贡献，对研究多雷达一致性、垂直廓线上格点的选择及空间布局等非常重要，也是当前亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于：克服现有技术的不足，提供了一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法及应用。本发明提供的贡献度计算方法，能够获取待加入雷达在不同高度上对已有组网天气雷达网的贡献度信息，为用户进行雷达协同组网布局、组网雷达数据融合等提供决策依据。进一步，通过改进的层间覆盖算法，对层间等值面进行标识，通过层间信息组合，避免了只考虑一个层数据导致的盲区扩大问题，提高了雷达仿真精度效率。

为实现上述目标，本发明提供了如下技术方案：

一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法，包括步骤：

基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数；

采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

进一步，获取等高面上的覆盖信息的步骤包括，

格点转换步骤：获取三维网格中笛卡尔坐标系下任意格点的坐标(a

覆盖信息标识步骤：对格点场中的任意格点，逐个将格点的俯仰角e与雷达体扫描仰角的范围进行匹配，如果在预设波束展宽的范围则标注该格点为覆盖点，否则标注该格点为盲点；将格点场内所有雷达依上述方法对格点进行标识后，获取该格点的雷达覆盖数量，当格点有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖点，当格点无雷达覆盖时标识为盲点；逐个格点遍历三维网格，标识所有格点的雷达覆盖信息。

进一步，通过层组合覆盖域算法获取层间覆盖信息，包括如下步骤，

基于单个雷达，对任意一个格点(a

遍历三维格点场内所有雷达，依上述方法标识各个雷达的所有等值面为覆盖区或者盲区；

获取各等值面的雷达覆盖数量，当等值面有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖区，当等值面无雷达覆盖时标识为盲区，直至标识完所有等值面的雷达覆盖信息。

进一步，所述贡献度信息还包括贡献变化信息以反映各雷达在不同高度上的贡献变化趋势；

所述贡献变化信息，包括从盲点到单雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线和从单雷达覆盖到多雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线；将所述贡献变化信息通过图表形式输出显示。

进一步，根据前述其他雷达与目标区域所在位置的距离信息以及该雷达的海拔高度信息，在计算雷达的贡献度信息时引入约束性判断条件对格点变化数进行约束。

进一步，所述目标区域内的组网天气雷达为3个，包括两个位于不同位置的S波段天气雷达和共享的C波段天气雷达，初始天气雷达网三维格点场中包括盲区格点、单雷达覆盖格点、双雷达覆盖格点和三雷达覆盖格点，计算单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度的步骤如下，

获取初始天气雷达网三维格点场中的初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数、初始双雷达覆盖格点数和初始三雷达覆盖格点数，分别为Bsrn、Ssrn、Dsrn和Tsrn；

增加任意一个雷达后，获取该雷达数据加入后的天气雷达网三维格点场中的盲区格点数、单雷达覆盖格点数、双雷达覆盖格点数、三雷达覆盖格点数和四雷达覆盖格点数，分别为Bsrnf、Ssrnf、Dsrnf、Tsrnf和Fsrnf；

令单雷达贡献格点数、双雷达贡献格点数、三雷达贡献格点数和四雷达贡献格点数分别为ΔBSsrn、ΔSDsrn、ΔDTsrn和ΔTFsrn，所述ΔBSsrn表示盲区至单雷达覆盖的格点变化数，所述ΔSDsrn表示单雷达覆盖至双雷达覆盖的格点变化数，所述ΔDTsrn表示双雷达覆盖至三雷达覆盖的格点变化数，所述ΔTFsrn表示三雷达覆盖至四雷达覆盖的格点变化数；盲点减少数等于Bsrn-Bsrnf；

通过如下公式计算单雷达贡献格点数ΔBSsrn和贡献度BSsrn：

ΔBSsrn＝Ssrn+ΔBSsrn-Ssrnf；BSsrn＝ΔBSsrn÷Bsrn*100％；

通过如下公式计算双雷达贡献格点数ΔSDsrn和贡献度SDsrn：

ΔSDsrn＝Dsrn+ΔSDsrn-Dsrnf；SDsrn＝ΔSDsrn÷Ssrn*100％；

通过如下公式计算三雷达贡献格点数ΔDTsrn和贡献度DTsrn：

ΔDTsrn＝Tsrn+ΔDTsrn-Tsrnf；DTsrn＝ΔDTsrn÷Dsrn*100％；

通过如下公式计算四雷达贡献格点数ΔTFsrn和贡献度TFsrn：

ΔTFsrn＝Tsrnf；TFsrn＝Fsrnf÷Tsrn*100％。

进一步，所述加入的其他雷达为X波段雷达。

本发明还提供了一种组网天气雷达的组网处理方法，包括如下步骤：

获取预设区域中能够加入目标区域天气雷达网的多个雷达数据；

根据前述的天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法，获得每个雷达加入后的贡献度信息；

接收用户选择的一个或多个雷达，输出被选择雷达对应的贡献度信息。

本发明还提供了一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算装置，包括如下结构：

初始化模块，用于基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数；

贡献度分析模块，用于采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

本发明还提供了一种组网天气雷达的组网处理装置，包括如下结构：

用户接口模块，用于获取用户选择的目标区域信息和预设区域信息；以及采集用户选择的雷达信息；

信息处理模块，用于基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数；以及，

采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度；

结果显示模块，用于根据用户选择的一个或多个雷达，输出被选择雷达对应的贡献度信息。

本发明由于采用以上技术方案，与现有技术相比，作为举例，具有以下的优点和积极效果：

一方面，能够获取待加入雷达在不同高度上对已有组网天气雷达网的贡献度信息，为用户进行雷达协同组网布局、组网雷达数据融合等提供决策依据。

另一方面，通过改进的层间覆盖算法，对层间等值面进行标识，通过层间信息组合，避免了只考虑一个层数据导致的盲区扩大问题，提高了雷达仿真精度效率。

另一方面，考虑到其他雷达与目标区域所在位置的距离以及该雷达的海拔高度的影响，在计算雷达的贡献度信息时引入约束性判断条件对格点变化数进行约束。

附图说明

图1为本发明实施例提供的极坐标转换示意图。

图2为本发明实施例提供的等高面上的覆盖点和盲点标识示例图。

图3为本发明实施例提供的层组合覆盖域算法的等值面示例图。

图4为本发明实施例提供的等值面的覆盖区和盲区标识示例图。

图5为本发明实施例提供的显示贡献变化信息的图表示例图；其中，5a表示从盲点到单雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线，5b表示从单雷达覆盖到双雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线。

附图标记说明：

覆盖点10，覆盖区20。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明公开的天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法及应用作进一步详细说明。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。在下述实施例的附图中，各附图所出现的相同标号代表相同的特征或者个件，可应用于不同实施例中。因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

需说明的是，本说明书所附图中所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应落在发明所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所述的或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一个分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

实施例

一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法，包括如下步骤：

S100，基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数。

S200，采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

本实施例中，获取等高面上的覆盖信息的步骤可以包括格点转换步骤和覆盖信息标识步骤，具体如下。

S111，格点转换步骤：获取三维网格中笛卡尔坐标系下任意格点的坐标(a

S112，覆盖信息标识步骤：对格点场中的任意格点，逐个将格点的俯仰角e与雷达体扫描仰角的范围进行匹配，如果在预设波束展宽的范围则标注该格点为覆盖点，否则标注该格点为盲点；将格点场内所有雷达依上述方法对格点进行标识后，获取该格点的雷达覆盖数量，当格点有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖点，当格点无雷达覆盖时标识为盲点；逐个格点遍历三维网格，标识所有格点的雷达覆盖信息。

本实施例中，优选的通过层组合覆盖域算法获取层间覆盖信息，具体包括如下步骤，

S121，基于单个雷达，对任意一个格点(a

A122，遍历三维格点场内所有雷达，依上述方法标识各个雷达的所有等值面为覆盖区或者盲区；

S123，获取各等值面的雷达覆盖数量，当等值面有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖区，当等值面无雷达覆盖时标识为盲区，直至标识完所有等值面的雷达覆盖信息。

本实施例中，所述贡献度信息还可以包括贡献变化信息，所述贡献变化信息可以反映各雷达在不同高度上的贡献变化趋势。

作为典型方式的优选，所述贡献变化信息，包括从盲点到单雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线和从单雷达覆盖到多雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线。

为便于用户查看和分析，优选的，将所述贡献变化信息通过图表形式输出显下。

本实施例中，考虑到增加的雷达与目标区域所在位置的距离，以及该雷达的海拔高度使得每个雷达在不同高度上对上海组网天气雷达贡献不一致，还可以引入约束性判断条件。

具体的，根据前述其他雷达与目标区域所在位置的距离信息以及该雷达的海拔高度信息，可以在计算雷达的贡献度信息时引入约束性判断条件对格点变化数进行约束。

下面结合图1至图5，以目标区域内的组网天气雷达包括3个天气雷达为例，基于该目标区域外的、位于预设区域内的5个其他雷达来详细描述本实施例。

某个目标区域内的组网天气雷达网，包括1个S波段WSR-88D天气雷达、1个S波段CINRAD/SA天气雷达和一个共享的C波段WRK-200天气雷达。WSR-88D天气雷达和CINRAD/SA天气雷达的间距设置为90km，WRK-200天气雷达的经度设置在前述两个雷达之间。构建初始天气雷达网三维格点场时，考虑地球曲率、波束展宽和雷达体扫的所有仰角，并且假定波束是在标准大气下传播雷达采用不同的体扫模式VCP(volume Coverage pattern)观测获取大气信息。体扫模式参数可以包括探测距离、径向分辨率、俯仰角、方位角和波束宽度，各参数值可以根据需要进行设置。其中，波束宽度(又称波束展宽)通常设置为1°。

目前，WSR-88D天气雷达和CINRAD/SA雷达观测降水模式下主要有VCP 21、VCP 12和VCP 11共三种。VCP 21模式适合稳定的层状云降水，也是国内天气雷达统一使用的降水模式；VCP 12模式适合在低层仰角加密观测；VCP 11模式适合在高层仰角加密观测。各个模式上采用的参数参见下表所示。

根据需要，本发明可以分析WSR-88D天气雷达和CINRAD/SA雷达同时采用VCP21、VCP11和VCP12模式，与WRK-200天气雷达运行模式共同运行时，各模式组合下的三维格点场的覆盖信息。所述覆盖信息主要包含盲点、单雷达覆盖、双雷达覆盖和三雷达覆盖情况。优选的，所述盲点可以分为两类：一类是每层组网天气雷达二维面范围内，多雷达覆盖区域边界外的盲点(简称“外盲点”)，外盲点数量增减可以反映组网天气雷达覆盖范围的变化；另一类是每层组网天气雷达二维面范围内，多雷达覆盖区域边界范围内的盲点(简称“内盲点”)，内盲点数量增减可以反映多雷达盲单双多覆盖的转化。

下面以VCP21模式为例，基于前述3个雷达组成的天气雷达网构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息。

1)获取等高面上的覆盖信息

根据三维网格中笛卡尔坐标系下格点上的经度、纬度和高度计算其在雷达极坐标系中的仰角、方位和距离。

设三维网格中任意格点的坐标为(a

参见图1所示，将格点转换的俯仰角e在与雷达体扫描仰角的范围进行匹配：如果在1°波束展宽的范围则标注为有效点，否则标注为盲点。图1中，对于格点场内的radar_center_1相对雷达位置计算的e

格点场内所有雷达依此方法对格点进行标识后，判断该格点雷达覆盖数量；该格点只要有一个雷达覆盖，将该区域标识为覆盖点，若无雷达覆盖，该格点标识为盲点。算法逐点遍历三维网格便可将所有格点与雷达极坐标建立对应关系。

2)获取格点场层间覆盖信息

等高面上的格点反映出高度上的变化值，参见图2所示，反映了层高盲点和覆盖点位置。

图2中，第一类点(a

然而，需要注意的是，在(a

为了改进格点覆盖和盲点标识，解决只考虑一个层数据导致的盲区扩大问题，需要对层间等值面的值进行标识。

本文构建的层组合覆盖域算法如下：

基于单个雷达，对三维格点中每一个格点(a

参见图3所示，在β

参见图4所示，示例了采用层组合覆盖域算法改进后，图2中的部分等值面被标记为覆盖区20(画斜线的区域)，其它区域为盲区。

同样的，在a

从而将β

遍历三维格点场内3个雷达，依上述方法标识各个雷达的所有等值面为覆盖区或者盲区。

对于3个雷达覆盖到的等值面，标识雷达覆盖数量(即有效值的数量)，比如该等值面有3个雷达覆盖，则标记为三雷达覆盖区，有2个雷达覆盖，则标记为双雷达覆盖区，有1个雷达覆盖，则标记为单雷达覆盖区。3个雷达均观测不到的等值面，标识为盲区。

3)多雷达贡献分析

基于前述初始天气雷达网三维格点场，分别引入预设区域中的第一雷达、第二雷达、第三雷达、第四雷达和第五雷达，基于VCP P21模式，通过层高覆盖算法和层组合覆盖域算法，再次计算覆盖信息。

增加一个雷达，盲点数减少，单雷达点数增加。初始的单雷达覆盖格点的一部分可能转换成双雷达覆盖格点；随着垂直高度的增加，增加的双雷达覆盖格点部分转换为三雷达覆盖点数，依此类推，直到转换为四雷达覆盖格点。由于增加的雷达与上海的距离，天气雷达站海拔高度使得每个雷达在不同高度上对上海组网天气雷达贡献不一致，需要引入约束性判断条件。

作为典型方式的举例而非限制，比如令初始天气雷达网三维格点场中的初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数、初始双雷达覆盖格点数和初始三雷达覆盖格点数，分别为Bsrn、Ssrn、Dsrn和Tsrn。

增加任意一个雷达后，天气雷达网包括4个雷达。获取该雷达数据加入后的天气雷达网三维格点场中的盲区格点数、单雷达覆盖格点数、双雷达覆盖格点数、三雷达覆盖格点数和四雷达覆盖格点数，分别为Bsrnf、Ssrnf、Dsrnf、Tsrnf和Fsrnf。

令单雷达贡献格点数、双雷达贡献格点数、三雷达贡献格点数和四雷达贡献格点数分别为ΔBSsrn、ΔSDsrn、ΔDTsrn和ΔTFsrn，所述ΔBSsrn表示盲区至单雷达覆盖的格点变化数，所述ΔSDsrn表示单雷达覆盖至双雷达覆盖的格点变化数，所述ΔDTsrn表示双雷达覆盖至三雷达覆盖的格点变化数，所述ΔTFsrn表示三雷达覆盖至四雷达覆盖的格点变化数。

盲点减少数等于盲区的变化数，即Bsrn-Bsrnf。

通过如下公式计算单雷达贡献格点数ΔBSsrn和贡献度BSsrn：

ΔBSsrn＝Ssrn+ΔBSsrn-Ssrnf；

BSsrn＝ΔBSsrn÷Bsrn*100％；

通过如下公式计算双雷达贡献格点数ΔSDsrn和贡献度SDsrn：

ΔSDsrn＝Dsrn+ΔSDsrn-Dsrnf；

SDsrn＝ΔSDsrn÷Ssrn*100％；

通过如下公式计算三雷达贡献格点数ΔDTsrn和贡献度DTsrn：

ΔDTsrn＝Tsrn+ΔDTsrn-Tsrnf；

DTsrn＝ΔDTsrn÷Dsrn*100％；

通过如下公式计算四雷达贡献格点数ΔTFsrn和贡献度TFsrn：

ΔTFsrn＝Tsrnf；

TFsrn＝Fsrnf÷Tsrn*100％。

根据前述分析得到的雷达贡献度信息，可以根据实际扫描需要从第一雷达、第二雷达、第三雷达、第四雷达和第五雷达选取出适合加入的雷达。

参见图5所示，示例了输出贡献变化信息来供用户进行决策和分析。图5中的贡献变化信息，包括从盲点到单雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线，参见图5a所示；以及，从单雷达覆盖到双雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线，参见图5b所示。

需要说明的是，上述图表输出方式作为举例而非限制，本领域技术人员可以根据需要选择输出更多贡献变化信息，比如，从双雷达覆盖到三雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线，以及从三雷达覆盖到四雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线。或者，针对用户选择的其中部分雷达，输出对应的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线，从而无需将所有的可加入雷达数据都显示。

用户可以根据实际需要补盲的高度区域，来选择合适的雷达作为加入雷达。

本实施例中，所述加入的其他雷达为X波段雷达。根据前述分析得到的雷达贡献度信息，从第一雷达、第二雷达、第三雷达、第四雷达和第五雷达选取出目标X波段雷达后，对目标X波段雷达的体扫模式进行自适应调整以弥补空间上的盲区。

具体的，假定X波段雷达位置、径向距离、空间分辨率，计算X波段雷达采用的扫描模式。首先，根据空间盲点经纬度、高度与雷达位置计算径向距离，如果径向距离在雷达的有效距离内，将盲点标识为有效计算点。其次，分别计算在每个高度上有效计算点的方位角和仰角(AZ

考虑到随着垂直高度的增加，盲区面积逐渐扩大，盲点数据和有效点增加，起止方位角的范围不断扩大。X波段雷达距离盲点越近，仰角越高。自适应调整雷达体扫模式时，还可以考虑X波段天气雷达的硬件特性和扫描效率等因素。

本发明的另一实施例，还提供了一种组网天气雷达的组网处理方法。所述方法包括如下步骤：

获取预设区域中能够加入目标区域天气雷达网的多个雷达数据；根据天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法，获得每个雷达加入后的贡献度信息；接收用户选择的一个或多个雷达，输出被选择雷达对应的贡献度信息。

所述天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算方法，包括如下步骤：

S100，基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数。

S200，采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

本实施例中，获取等高面上的覆盖信息的步骤可以包括格点转换步骤和覆盖信息标识步骤，具体如下。

S111，格点转换步骤：获取三维网格中笛卡尔坐标系下任意格点的坐标(a

S112，覆盖信息标识步骤：对格点场中的任意格点，逐个将格点的俯仰角e与雷达体扫描仰角的范围进行匹配，如果在预设波束展宽的范围则标注该格点为覆盖点，否则标注该格点为盲点；将格点场内所有雷达依上述方法对格点进行标识后，获取该格点的雷达覆盖数量，当格点有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖点，当格点无雷达覆盖时标识为盲点；逐个格点遍历三维网格，标识所有格点的雷达覆盖信息。

本实施例中，优选的通过层组合覆盖域算法获取层间覆盖信息，具体包括如下步骤，

S121，基于单个雷达，对任意一个格点(a

S122，遍历三维格点场内所有雷达，依上述方法标识各个雷达的所有等值面为覆盖区或者盲区；

S123，获取各等值面的雷达覆盖数量，当等值面有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖区，当等值面无雷达覆盖时标识为盲区，直至标识完所有等值面的雷达覆盖信息。

本实施例中，所述贡献度信息还可以包括贡献变化信息，所述贡献变化信息可以反映各雷达在不同高度上的贡献变化趋势。

作为典型方式的优选，所述贡献变化信息，包括从盲点到单雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线和从单雷达覆盖到多雷达覆盖的格点数增量在预设高度层范围内的变化曲线。

本实施例中，考虑到增加的雷达与目标区域所在位置的距离，以及该雷达的海拔高度使得每个雷达在不同高度上对上海组网天气雷达贡献不一致，还可以引入约束性判断条件。

具体的，根据前述其他雷达与目标区域所在位置的距离信息以及该雷达的海拔高度信息，在计算雷达的贡献度信息时引入约束性判断条件对格点变化数进行约束。

其它技术特征参考在前实施例，在此不再赘述。

本发明的另一实施例，还提供了一种天气雷达网三维格点场雷达贡献度计算装置。所述装置包括初始化模块和贡献度分析模块。

所述初始化模块，用于基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数。

所述贡献度分析模块，用于采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

具体的，所述初始化模块可以包括等高面覆盖信息计算单元和层间覆盖信息计算单元。

所述等高面覆盖信息计算单元，被配置为进行如下信息处理：

S111，格点转换步骤：获取三维网格中笛卡尔坐标系下任意格点的坐标(a

S112，覆盖信息标识步骤：对格点场中的任意格点，逐个将格点的俯仰角e与雷达体扫描仰角的范围进行匹配，如果在预设波束展宽的范围则标注该格点为覆盖点，否则标注该格点为盲点；将格点场内所有雷达依上述方法对格点进行标识后，获取该格点的雷达覆盖数量，当格点有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖点，当格点无雷达覆盖时标识为盲点；逐个格点遍历三维网格，标识所有格点的雷达覆盖信息。

所述层间覆盖信息计算单元，被配置为进行如此信息处理：

S121，基于单个雷达，对任意一个格点(a

S122，遍历三维格点场内所有雷达，依上述方法标识各个雷达的所有等值面为覆盖区或者盲区；

S123，获取各等值面的雷达覆盖数量，当等值面有一个或多个雷达覆盖时标识为覆盖区，当等值面无雷达覆盖时标识为盲区，直至标识完所有等值面的雷达覆盖信息。

其它技术特征参考在前实施例，在此不再赘述。

本发明的另一实施例，还提供了一种组网天气雷达的组网处理装置。所述组网处理装置包括用户接口模块，信息处理模块和结果显示模块。

所述用户接口模块，用于获取用户选择的目标区域信息和预设区域信息；以及采集用户选择的雷达信息。

所述信息处理模块，用于基于目标区域内的组网天气雷达数据构建初始天气雷达网三维格点场，获取等高面上的覆盖信息和层间覆盖信息，得到前述初始天气雷达网三维格点场中的格点覆盖信息，包括初始盲区格点数、初始单雷达覆盖格点数和初始多雷达覆盖格点数；以及，

所述采集前述目标区域外的其他雷达数据，获取增加任意一个雷达时引起的前述初始天气雷达网三维格点场的盲区格点数、单雷达覆盖格点数和多雷达覆盖格点数的格点变化数，根据前述格点变化数与前述初始的各格点数计算前述增加的雷达在不同高度上对初始天气雷达网三维格点场的贡献度信息，所述贡献度信息包括单雷达覆盖贡献度和多雷达覆盖贡献度。

所述结果显示模块，用于根据用户选择的一个或多个雷达，输出被选择雷达对应的贡献度信息。

其它技术特征参见在前实施例的描述，所述信息处理模块可以被配置为执行相应的数据传输和数据处理过程，在此不再赘述。

在上面的描述中，本发明的公开内容并不旨在将其自身限于这些方面。而是，在本公开内容的目标保护范围内，各组件可以以任意数目选择性地且操作性地进行合并。另外，像“包括”、“囊括”以及“具有”的术语应当默认被解释为包括性的或开放性的，而不是排他性的或封闭性，除非其被明确限定为相反的含义。所有技术、科技或其他方面的术语都符合本领域技术人员所理解的含义，除非其被限定为相反的含义。在词典里找到的公共术语应当在相关技术文档的背景下不被太理想化或太不实际地解释，除非本公开内容明确将其限定成那样。本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。